Курс Python → Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer

В мире обработки естественного языка (NLP) часто возникает необходимость конвертировать текстовые представления чисел в их числовые эквиваленты. Для этой задачи существует множество инструментов, и одной из наиболее полезных библиотек является Numerizer. Эта библиотека позволяет преобразовывать текстовые строки, содержащие числовые значения, в целые числа (тип int) и числа с плавающей запятой (тип float), что делает её незаменимым инструментом для разработчиков, работающих с текстовыми данными.

Библиотека Numerizer проста в использовании и поддерживает множество форматов записи чисел, включая как стандартные записи (например, «один», «два» и т.д.), так и более сложные форматы (например, «один миллион двести тридцать четыре»). Благодаря этому, она идеально подходит для применения в проектах, связанных с анализом текстов, где требуется извлечение и интерпретация чисел.

Чтобы начать работу с Numerizer, вам необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip. Выполните следующую команду в терминале:

pip install numerizer

После установки библиотеки вы можете использовать её в своём проекте. Например, следующий код демонстрирует, как преобразовать текстовые представления чисел в числовой формат:

from numerizer import numerize

# Пример текстовых строк с числами
text_numbers = ["один", "два", "три", "четыре", "пять", "один миллион двести тридцать четыре"]

# Преобразование текстовых строк в числовой формат
numeric_values = [numerize(num) for num in text_numbers]

print(numeric_values)  # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5, 1234000]

Таким образом, библиотека Numerizer предоставляет мощный и удобный инструмент для работы с текстовыми числами в ваших NLP-проектах. Вы можете легко интегрировать её в свои приложения, чтобы улучшить обработку текстовых данных и обеспечить более точное извлечение чисел. Более подробную информацию о возможностях библиотеки можно найти на её страницах в PyPi и GitHub.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Обратный список чисел
  2. Логические значения в Python
  3. Работа с датой и временем в Python
  4. Класс-оболочка для словарей
  5. Функции в Python
  6. Работа с часовыми поясами в Python.
  7. Выражения-генераторы в Python
  8. Простой калькулятор Python
  9. Метод ipow для возведения в степень
  10. Оператор * в Python
  11. Подсчет элементов в списке с Counter
  12. Python union() функция — объединение множеств
  13. Расширение операции побитового «и» в Python
  14. Логические операторы в Python
  15. Замена подстроки
  16. Объединение списков в Python
  17. Библиотека itertools: объединение списков
  18. Многострочные комментарии в Python
  19. Работа с модулем os в Python
  20. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  21. Функции all() и any() в Python
  22. Добавление цвета в консоли
  23. Генераторы в Python
  24. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  25. Стать Python-разработчиком
  26. Работа с очередями в Python
  27. Атрибуты массивов в Numpy
  28. Пустой оператор pass в Python
  29. Работа с файлами в Python
  30. Работа с модулем Calendar
  31. Работа с Enum в Python3.
  32. Копирование объектов в Python
  33. Инициализация переменных
  34. Генератор списка с условием if
  35. Создание OrderedDict
  36. Выборка чисел
  37. Генератор списка в Python
  38. Абстракции словарей и множеств в Python
  39. Названия переменных
  40. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  41. Вложенные циклы в Python
  42. Flask — веб-фреймворк Python
  43. Структуры данных в Python
  44. Основные операции с Numpy
  45. Форматирование объектов с модулем pprint
  46. Удаление элементов из списка в Python
  47. Лямбда-функции в Python
  48. Функции all и any в Python
  49. Методы обработки строк в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию